2 godzin temu
Rynek komputerów osobistych od lat czekał na tak silny impuls. Znaleźliśmy go, a przynajmniej tak twierdzą najwięksi gracze. Terminy „AI PC” i „NPU” są odmieniane przez wszystkie przypadki, a działy marketingu gigantów obiecują nową erę produktywności. Analitycy zdają się potwierdzać ten trend. Gartner szacuje, iż dostawy komputerów AI PC sięgną 31% wszystkich dostaw już w 2025 roku, co stanowi potężny skok z zaledwie 15% w roku 2024. Producenci zacierają ręce, ale liderzy IT drapią się po głowach, patrząc na swoje budżety.
Ta „gorączka złota” AI ma bowiem drugie, bardziej prozaiczne tło. Jest nim tykająca bomba zegarowa: koniec wsparcia dla Windows 10 w październiku 2025 roku. Miliony firm i tak stają przed koniecznością masowej wymiany sprzętu. Pytanie staje się więc palące: czy fala AI PC to prawdziwa rewolucja na miarę pojawienia się internetu, czy może genialnie wyegzekwowany manewr marketingowy, mający na celu sprzedaż znacznie droższego sprzętu firmom, które i tak muszą iść na zakupy?
Sercem i marketingowym wabikiem nowego komputera AI jest NPU (Neural Processing Unit), czyli wyspecjalizowany układ przetwarzania neuronowego. To nowy „mózg” w maszynie, który funkcjonuje obok dobrze znanych CPU i GPU. Jego zadanie jest jedno: obsługiwać zadania związane ze sztuczną inteligencją lokalnie, bezpośrednio na urządzeniu. Obietnica, którą składają nam producenci, opiera się na kilku filarach. Najważniejszym z nich jest bezpieczeństwo i prywatność. Przetwarzanie wrażliwych danych, czy to analiz finansowych, strategicznych planów czy fragmentów kodu, odbywa się na laptopie, bez wysyłania ich do zewnętrznej chmury. Mniejsze ryzyko wycieku to realna wartość.
Kolejny argument to szybkość i responsywność. Gdy AI działa lokalnie, nie ogranicza nas opóźnienie sieciowe. Oznacza to błyskawiczną transkrypcję spotkania w czasie rzeczywistym, natychmiastowe podpowiedzi AI w aplikacjach czy płynną analizę wideo bez buforowania. Do tego dochodzi efektywność energetyczna. NPU zużywa znacznie mniej energii niż CPU czy GPU przy zadaniach AI, co w erze pracy hybrydowej przekłada się wprost na dłuższy czas pracy na baterii. Wreszcie, obietnica dotyczy głębokiej personalizacji, gdzie model AI działający lokalnie uczy się specyfiki użytkownika, oferując pomoc znacznie lepiej dopasowaną niż generyczny model w chmurze.
Obietnice brzmią doskonale. Problem w tym, iż kupując dziś AI PC, w dużej mierze kupujemy potencjał, a nie gotowe rozwiązanie. Zderzenie z rzeczywistością bywa bolesne dla portfela. Bądźmy szczerzy: większość generatywnych aplikacji AI, z których dziś korzystamy, działa w 100% w chmurze. ChatGPT, Claude, Midjourney czy choćby podstawowe funkcje Microsoft Copilot wykonują całą ciężką pracę na potężnych serwerach. Do ich obsługi wystarczy przyzwoita przeglądarka i stabilne łącze.
Argumenty przeciwko masowej, bezrefleksyjnej wymianie sprzętu na AI PC są twarde. Po pierwsze, jest to koszt. Te maszyny są droższe, a ROI z zakupu dla pracownika, który używa głównie pakietu Office, jest bliskie zeru. Po drugie, obserwujemy niedojrzałość ekosystemu. Producenci dostarczyli sprzęt, ale deweloperzy systemu dopiero zaczynają się uczyć, jak go wykorzystać. Aplikacji biznesowych, które realnie *wymagają* NPU, jest jak na lekarstwo. Kupujemy więc moc obliczeniową „na zapas”. Po trzecie wreszcie, dla przytłaczającej większości zadań biurowych przetwarzanie w chmurze jest po prostu „wystarczająco dobre”.
Znajdujemy się w klasycznym punkcie przełomowym. Odpowiedzią lidera IT nie powinno być ani „kupujemy dla wszystkich”, ani „ignorujemy temat”. Odpowiedzią powinno być: „wdrażamy selektywnie”. Zamiast ulegać marketingowej presji, działy IT powinny stworzyć wewnętrzną „matrycę potrzeb” i zidentyfikować konkretne role i działy, które jako pierwsze odczują realne korzyści z lokalnego przetwarzania AI.
Kto znajduje się na liście priorytetowej? Z pewnością będą to programiści i zespoły IT, które mogą uruchamiać lokalne modele do asysty w kodowaniu czy analizować logi bez wysyłania wrażliwego kodu poza firmę. Będą to też zespoły marketingu i kreatywni, dla których lokalne AI przyspieszy renderowanie grafiki i wideo, zachowując poufność nad nową kampanią. Warto też rozważyć analityków danych i finansistów, przetwarzających ogromne, poufne zbiory danych na własnych laptopach. Na koniec, co może być zaskoczeniem, na liście może znaleźć się kadra zarządzająca. Nie ze względu na potrzebę mocy obliczeniowej, ale ze względu na gwarancję prywatności podczas analizy strategicznych raportów z pomocą asystenta AI. Dla pozostałych pracowników solidny, nowoczesny laptop bez NPU będzie w 2025 roku absolutnie wystarczający.
AI PC to bez wątpienia przyszłość i nieuchronny kierunek ewolucji komputera osobistego. Jednak obecny szum rynkowy to wybuchowa mieszanka autentycznej innowacji, gigantycznych budżetów marketingowych i idealnego wyczucia czasu, jakim jest koniec wsparcia dla Windows 10. Mądra strategia IT na najbliższe lata to nie ślepy pościg za każdym „buzzwordem”, ale sztuka selektywnego inwestowania.
Rekomendacja dla biznesu jest prosta. Nie należy panikować i wymieniać całego parku maszynowego. Zamiast tego, warto wykorzystać przymusową migrację z Windows 10 jako idealny moment na program pilotażowy. Warto kupować mądrze: zidentyfikować 10-15% „power userów”, wyposażyć ich w AI PC i zbierzmy twarde dane na temat wzrostu produktywności, realnie licząc ROI. Dla pozostałych 85% pracowników bezpiecznym i rozsądnym wyborem pozostaje solidny, nowoczesny sprzęt. Gdy za 2-3 lata nadejdzie kolejny cykl odświeżania, ekosystem aplikacji dojrzeje, ceny AI PC spadną, a ich zakup będzie już nie marketingową obietnicą, ale standardową decyzją biznesową.
